【案例揭秘】用于体内预测性溶出（IPD）方法和IVIVC的生物药剂学分类系统亚分类（第一部分）

编者语：本公众号曾经发表过一篇文章，点击跳转【大数据显示】溶出和BE已出定论，以后别争了！！！！这篇文章曾经引发了同行的热烈讨论，我也收到同行来信就涉及BCS分类和体内外相关性话题进行过探讨。今天我们给大家分享一个更值得大家探讨的方法来谈论，科学的体内预测性溶出（IPD）方法。这种溶出方法可以被开发,科学家用来评估处方和剂型在人体如预期一样起效的可能性。本文比较长分两部分进行推送。感谢本群同行的翻译，原文已经发到QQ超级群共享。欢迎各位同行一起来探讨。原文出处见下面截图

用于体内预测性溶出（IPD）方法和IVIVC的生物药剂学分类系统亚分类

Yasuhiro Tsume ^a, Deanna M. Mudie ^a, Peter Langguth ^b, Greg E. Amidon ^a, Gordon L. Amidon^a

a College ofPharmacy, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109-1065, United States

b Departmentof Pharmaceutical Technology and Biopharmaceutics, Johannes GutenbergUniversity Mainz, Staudinger Weg 5, Mainz D-55099, Germany
关键词：BCSⅡ类、亚分类、体内预测性溶出、模拟、GastroPlus^TM

摘要   

生物药剂学分类系统（BCS）已经在药物发现、产品开发和药品监管科学中被广泛应用。该分类方案抓住了影响口服药物吸收的两个最重要的因素：溶解性和肠渗透性，并且已被证明是药品开发和药品监管的非常有用和广泛接受的基点。毫无疑问，BCS方法的机械基础有助于其广泛的接受和应用。然而，在BCS的简单性下有许多体外和体内的具体的复杂性，对于任何给定的药物和药品必须对其进行评估和研究。在本文中，我们提出了BCS分类的简单扩展，包括Ⅱ类和Ⅳ类的酸（a）、碱（b）和中性（c）等亚分类。Ⅰ类和Ⅲ类（目前定义的高溶解性药物）一般不需要亚分类，除非是其溶解性处于边界的情况。众所周知，对于BCSⅡ类和Ⅳ类的酸和碱，药物（API）的物理性质pKa在体外和体内对于药物从药品中的水溶性溶出具有显著影响，在此基础上，我们提出了对原始BCS分类的亚分类扩展。

这种BCS亚分类对于体内预测性溶出方法的开发尤其重要，因为体内的胃肠道环境复杂多变，pH值、缓冲能力、腔体容积、表面活性剂的腔内条件、沿胃肠道的渗透性曲线和不同转运以及禁食和进食状态都是可变的。我们相信这种亚分类是迈向开发更加科学的机械性体内预测性溶出（IPD）方法的一步。这种溶出方法可以被开发科学家用来评估处方和剂型在人体如预期一样起效的可能性，可以与平行的人体药代动力学研究一起优化用于为质量源于设计（QbD）和体外体内相关性（IVIVC）建立溶出方法，最终可以用作确保产品持续体内性能的溶出标准的基础。

1.简介

生物药剂学分类系统（BCS）和FDA发布的相关指导原则根据药物的水溶性和肠渗透性将其分为4类（Amidon et al.,1995）。FDA的BCS指导原则允许BCSⅠ类药物的速释（IR）口服固体制剂在基于体外溶出的基础上生物豁免（CDER/FDA,2000）。对于BCSⅠ类药物，相对于体内生物等效性（BE）标准（80－125%），其高溶解性、高渗透性和产品溶出的标准可能是保守的。不过，正如Butler（Butler and Dressman,2010）指出的，其并未抓住对于BCSⅡ和Ⅳ类药物的剂型设计和性质至为关键的最重要的理化性质差异。例如，低溶解性和高渗透性的BCSⅡ类药物如果以溶液形式将被完全吸收。因此，体内溶出是体内吸收、生物利用度（BA）和随后的生物等效性（BE）测定的关键决定因素。显然，相对于体内条件，体外溶出方法学需要进一步开发，以便预测口服药物的体内行为。

除了体内的腔内环境，BCSⅡ类和Ⅳ类药物的体内和体外溶出高度依赖于药物自身的酸碱性、药物溶解性和制剂因素。而这些因素可能是错综复杂的，在本文中，我们提出了一个BCSⅡ类和Ⅳ类的亚分类，即根据药物在生理pH范围内（pH<7.5）的酸性（a）、碱性（b）或中性（c）将其分为a、b、c三个亚类。此外，基于这些分类和亚类，我们提出了开发相应药品的体内预测性溶出（IPD）方法，将能够预测体内行为。

在WHO和欧洲药监局的BE标准里以及一些科学学会的建议中，某些BCSⅡ类药物（例如，BCSⅡa类，见下文）已被推荐生物豁免，或作为生物豁免的候选者。BCSⅡa类药物，通常为pKa范围为4至5的羧酸，在典型的禁食胃pH下不溶，但在肠pH下可溶，因此根据pH6.5的肠空肠渗透性或人体吸收剂量分数而划分为BCSⅡ类或Ⅳ类。肠道pH约为6.5，酸性药物（pKa～4-5）的溶解度和可能的溶出速率在进入小肠后将增加至100倍或更多。因此，根据剂量和固有溶解度，溶出可能显著快于平均胃排空速率（半排空时间约15分钟）。所以，与具有快速溶解的BCSⅠ类药物产品一样，BCSⅡa类药物的血浆水平可能反映胃排空和腔内pH的差异，而不是产品的差异。本研究的目的是采用模拟方法来说明BCSⅡ类药物的口服吸收。为了说明这种亚分类的应用，我们选择了基于以下示例药物的特征参数，以说明所提出的BCS亚类的预期吸收曲线的一般特征。示例药物：Ⅱa类（弱酸）：布洛芬和酮洛芬；Ⅱb类（弱碱）：卡维地洛和酮康唑；Ⅱc类（中性）：非诺贝特和达那唑。

有报道许多BCSⅡ类药物尽管在某些pH条件下难溶，但却表现出良好的口服吸收，例如氟比洛芬（Davies,1995）、萘普生（Davies andAnderson,1997;Faassen and Vromans,2004）、酮洛芬（Faassen andVromans,2004）、利福平（Agrawal and Panchagnula,2005;Beckeret al.,2009;Panchagnula and Agrawal,2004）和卡马西平（Kovacevicet al.,2009;Wilson et al.,2005）。一些BCSⅡa类弱酸，特别是小分子非甾体抗炎药（NSAIDs），被报道虽然在酸性胃pH下显示低溶解性，但在小肠中迅速溶解并表现得类似BCSⅠ类药物（Yazdanian et al.,2004）。由于FDA BCS分类采用在生理pH范围（pH=1-7.5）内的最低溶解度作为分类参考溶解度，因而它们被归类为低溶解性的BCSⅡ类药物。而BCSⅡb类弱碱在胃中酸性pH下显示出高溶解性和（可能）高溶出速率，并可能在小肠中沉淀析出（以非常复杂、难以理解的方式）（Tubic-Grozdanis et al.,2008）。Ⅱb类药物的肠道析出取决于给药时的许多制剂和胃肠道生理因素（腔内组合物）以及环境。例如，辅料可能改变该析出过程（溶液浓度，例如过饱和），并进一步使体内预测复杂化。虽然BCSⅡ类弱酸和弱碱由于胃肠道的pH变化而显示互补的溶解度曲线，但是BCSⅡc类药物的溶解性不会受到这种体内pH变化的影响。不过，对于BCSⅡc类药物，体内环境如表面活性剂和脂质，在药物溶出中发挥重要但却难以预测的作用。这种溶解可以使用更多的基于生理的介质来估计（Vertzoni et al.，2010），尽管这些介质可能仅能部分代表实际复杂性的变化和时间依赖性的体内过程。因此，BCSⅡ类药物具有不同的生物药剂学性质，这些性质对制剂、胃肠溶解性、溶出速率以及体内口服吸收和生物利用度具有巨大的影响。所以，基于这些生物药剂学特性的BCS亚分类将有助于建立预测性的溶出方法，我们称其为体内预测性溶出（IPD）方法，这将为体内行为即体内BE提供最佳保证。

在本研究中，我们使用模拟软件GastroPlus™来说明BCSⅡ类药物的口服吸收特性，并用以支持BCSⅡ类药物的亚分类：弱酸（a）、弱碱（b）、（生理pH范围内的药物）和中性（c）。为了说明这个亚分类，我们选用布洛芬和酮洛芬（弱酸性，pKa 4.9和pKa 4.5）、卡维地洛和酮康唑（弱碱性，pKa 7.8和pKa 2.9 / 6.5）、非诺贝特和达那唑（中性）作为模型药物。在综合假设的体内溶出动力学效应的基础上，通过计算机来预测口服药物的吸收、最大浓度（Cmax）、药物给药后达到最大浓度时的时间（Tmax）、药时曲线下面积（AUC_0-inf）、吸收剂量分数（Fa％）、置信区间（CI）和吸收曲线。不考虑使系统利用度预测（Fsys）复杂化的其它重要因素，例如非线性、载体介导的肠或肝的吸收和分泌，以及肠和肝的代谢。此外，也没有详细考虑影响具体溶出过程的体外和体内因素，例如溶解、缓冲和缓冲能力。在本报告中，我们专注于吸收和经验性（模拟）的体内溶出，以及基于此BCS亚分类所得到的预期溶出和吸收曲线。我们期望这个BCS亚分类能够成为建立用于体外-体内相关性（IVIVC）和质量源于设计（QbD）性能测定的机械性溶出方法的一个有用基础（Dickinson et al.，2008; Takano et al.，2012; Yu，2008）。

2.方法

使用与所选药物近似的物理化学和药代动力学性质并输入到GastroPlusTM（版本7.0）中，来预测药物溶出和胃肠道的吸收分数。在这个阶段，不考虑首过代谢和系统利用度。这样考虑对于最佳的产品开发和系统利用度预测是必要的。我们这项研究中的目的是利用近似“真实”的药物性质来模拟说明BCSⅡ类亚类的一般预期口服吸收曲线。我们没有尝试提供所选药物的详细吸收和系统利用度分析。对具有不同胃肠道溶出的6个BCSⅡ类药物（每种亚类2个）的速释剂型，进行250ml剂量体积的虚拟试验以预测其口服吸收（Cmax、AUC_0-inf和Fa％）。BCSⅡ类药物的口服吸收的预测显示出预期的、取决于其生物药剂学（物理化学）性质的吸收模式。这个结果表明，BCSⅡ类药物的溶出曲线随着胃肠道中的pH变化将具有肠吸收模式和溶出速率，其随腔内环境和药物组成而变化。这将限制BCSⅡ类药物的总体口服吸收率，尽管系统利用度可以通过肠道或肝脏首过代谢和排泄（包括随后的再吸收）而进一步降低和复杂化。正如预期，清楚显示出这些BCSⅡ类药物的吸收模式取决于其亚分类。我们相信，所提出的BCS亚分类可以用于BCSⅡ类药物建立改进的预测性溶出方法和标准，并将为体内的生物性能提供更好的保证。

2.1 计算机硬件和软件

在使用Intel Core^TM 2 Duo处理器的IBM计算机上运行GastroPlus^TM 7.0版（SimulationPlus,Inc.,Lancaster,CA）。计算机软件允许输入各种溶出曲线并计算相应的药代动力学曲线和参数。

2.2 模拟设计

口服药物的吸收是采用之前报道的模拟方法（Tsume andAmidon,2010）、基于六种所选BCSⅡ类药物的（近似）物理化学、药代动力学和药物溶出性质来计算的。采用胃排空时间（15分钟）作为平均值，将具有变异系数的平均值用于这些虚拟试验。由于是通过GastroPlus^TM外推最后两个数据点来计算药物的AUC_0-inf，因此超过24小时的虚拟试验会导致更长半衰期药物的AUC_0-inf的一些变化。这些虚拟试验进行了48小时。群体生理学的变异被定义为带变异系数（以对数空间）的平均值，并且在此范围内随机选择个体试验。使用n = 500的虚拟试验作为每种药品的IR参比（溶出曲线）。

2.3 输入药代动力学模拟的参数

GastroPlus^TM模拟中使用的布洛芬、酮洛芬、卡维地洛、酮康唑、达那唑和非诺贝特的物理化学和生物药剂学性质以及文献中所引用药物的化学、生理学和药理学参数如表1所示（Abernethy and Greenblatt,1985; Avdeef etal.,1998; Baxter et al.,1986; Beetge et al.,2000; Cordero et al.,1997; Domanskaet al.,2009; Dressman and Lennernas,2000; Fei et al.,2013; Geisslinger etal.,1995;GlaxoSmithKline,2009; Hooper et al.,1991; Huang et al.,1986;Ige etal.,2013; Kasim et al.,2004; Keating and Croom,2007; Loftsson et al.,2008;Mannisto et al.,1982; Oliary et al.,1992; Peeters et al.,2008; Perez de la CruzMoreno et al.,2006; Planinsek et al.,2011; Prajapati et al.,2012; Vertzoni etal.,2010; Yun et al.,2006）。由于药物颗粒的大小会显著影响药物溶出速率，因此为了最小化溶出中的颗粒效应，将相对较大的粒径（半径为25μm）设定为具有变异系数的平均粒径（Leet al.,2006; Lin et al.,1982; Mutalik et al.,2008; Sheng et al.,2008; Takano etal.,2008; Tsume and Amidon,2010）。平均沉淀析出时间难以预测，因为它取决于药物处方和化合物的物理化学性质，从各种实验计算出析出时间的范围在15-75分钟（Carlert et al.,2010; Kambayashi andDressman,2013; Lindfors et al.,2008）。选择900秒（15分钟）的平均析出时间，并与变异系数一同用于虚拟试验。使用Opt LogD ModelSA/V 6.1和GastroPlus^TM标准生理条件进行虚拟试验：人生理禁食，该条件使得胆汁组分对药物溶出的影响最小化，因而简化了药物在模拟中的溶解性。在虚拟试验中，药物化合物的剂量、剂量体积、分子量、logP、pKa、颗粒密度和扩散系数是固定的。虚拟试验的所有其他参数，例如有效人体渗透性、肠转运时间和药代动力学清除率被定义为变量，基于其平均值在5-20％（变异系数）对数正态分布内随机选择。调整生理房室参数，使得BCSⅡ类药物将在整个小肠和大肠中被吸收，而在胃中不吸收。

 

3.结果

使用GastroPlus^TM虚拟试验预测BCSⅡ类参比制剂的口服吸收。用n=500的虚拟试验获得速释制剂的平均（参比）C_max、AUC_0-inf和Fa％±标准偏差（SD）。

3.1 BCSⅡa类药物，pKa≤5（弱酸药物：布洛芬和酮洛芬）

预测的布洛芬和酮洛芬的口服吸收结果，平均C_max、AUC_0-inf和Fa％如表1所示。通过GastroPlus^TM模拟计算布洛芬和酮洛芬速释制剂的溶解和吸收百分比，作为最初10小时的时间函数作图（图1a和b）。布洛芬和酮洛芬显示出相似的T_max（布洛芬4.6小时，酮洛芬4.0小时）和Fa％值，并且分别显示出几乎完全的口服吸收（97.4％和97.1％）（表2）。还计算了布洛芬和酮洛芬速释制剂的溶解和吸收百分比，作为最初10小时的时间函数作图，见图1和图2。图2显示布洛芬和酮洛芬被预测在口服给药后8小时几乎完全溶出。将布洛芬和酮洛芬在每个胃肠道区段的吸收百分比除以相应的平均转运时间，并将结果作为那些区段的函数进行作图（图3）。如图3所示，由于胃肠道中的环境pH和药物的pH依赖性溶解/溶出，布洛芬和酮洛芬被预测在远端小肠比在近端小肠吸收更多。在模拟中，布洛芬的吸收模式表明其在回肠中的吸收分数比空肠更高。

3.2 BCSⅡb类药物，pKa≥6（弱碱药物：卡维地洛和酮康唑）

卡维地洛和酮康唑的平均C_max、AUC_0-inf和Fa％±SD的预测结果如表2所示。卡维地洛和酮康唑显示预测的口服吸收分别为45.9％和47.0％（表2）。通过GastroPlus^TM模拟计算卡维地洛和酮康唑速释制剂的溶解和吸收百分比，作为最初10小时的时间函数作图（图1c和d）。将卡维地洛和酮康唑在每个胃肠道区段的吸收百分比除以相应的平均转运时间，并将结果作为那些区段的函数进行作图（图3）。图1和图2说明卡维地洛和酮康唑由于胃中的酸性pH而快速溶出。计算卡维地洛和酮康唑的析出为口服给药后30-60分钟。因此，预测卡维地洛和酮康唑的大部分吸收（68.8-77.5％）是在十二指肠和近端空肠（空肠1）的较低pH环境中，因为上述药物在肠道的这个区域有更高的溶解度和高渗透性（图3）。与弱酸相反，卡维地洛和酮康唑在近端小肠中比在远端小肠中吸收更多。特别是卡维地洛的吸收模式清楚地显示其在十二指肠和近端空肠的吸收比在回肠更多。

3.3 BCSⅡc类药物，无pKa（中性药物：非诺贝特和达那唑）

非诺贝特和达那唑的口服吸收预测结果如表2所示。非诺贝特和达那唑的口服吸收分别为47.8％和36.4％（表2）。通过GastroPlus^TM模拟计算速释药物的溶解和吸收百分比，作为最初10小时的时间函数作图（图1e和f）。将非诺贝特和达那唑在每个胃肠道区段的吸收百分比除以相应的平均转运时间，并将结果作为那些区段的函数进行作图（图3）。图1e和f说明非诺贝特和达那唑的缓慢溶出速率/溶解度是其口服吸收的限速步骤，并且在模拟中表现出在整个肠道相对恒定的溶出曲线。这些观察结果是由于在这些模拟中药物溶解度相对于胃肠道pH的独立性。非诺贝特和达那唑都从整个小肠和大肠中吸收，与胃肠道中的环境pH无关（图3）。

表1 用于GastroPlus^TM模拟的BCSⅡ类药物的化学/生理/药理学参数

Vc; Volume of Central Compartment.

A .Calculated by GastroPlus™ 7.0.    B. Calculated byADMET Predictor.    a. Oliary et al.(1992).                 b. Perez de laCruz Moreno et al.(2006).  c. Avdeef etal. (1998).  d. Domanska et al. (2009).

e. Abernethy and Greenblatt (1985).   f.Geisslinger et al. (1995).  g. Cordero etal. (1997).

h. Beetge et al. (2000).              i.Kasim et al. (2004).          j.GlaxoSmithKline (2009).

k. Planinsek et al. (2011).         l. Loftsson et al. (2008).      m. Huang et al. (1986).

n. Vertzoni et al. (2010).            o. Peeters et al. (2008).        p. Mannisto et al. (1982).

q. Baxter et al. (1986).            r. Keating and Croom (2007).    s. Fei et al. (2013).

t. Ige et al. (2013).               u. Yun et al. (2006).           v. Hooper et al. (1991).

w. Prajapati et al. (2012).         x. Dressman and Reppas (2000).

 

图1. 通过计算机计算的BCSⅡ类药物溶解和吸收的量：（a）布洛芬，（b）酮洛芬，（c）卡维地洛，（d）酮康唑，（e）非诺贝特，（f）达那唑。实线代表溶解的药物，虚线代表吸收的药物。

 

表2  BCSⅡ类速释药物的模拟C_max、AUC和Fa

数据形式为平均值±SD。

 

图2. 速释制剂溶解量的百分比。黑色实线和虚线表示BCSⅡ类弱酸，红色实线和虚线表示BCSⅡ类弱碱，蓝色实线和虚线表示BCSⅡ类中性物。（对于本图例中颜色引用的解释，读者可参考本文的网络版本。）

 

图3. BCSⅡ类药物在每个胃肠道区段的吸收速率。口服给予速释药物后的吸收量的百分比除以平均转运时间，并将结果作为每个胃肠道区段的函数作图。黑色条代表BCSⅡ类弱酸，红色条代表BCSⅡ类弱碱，蓝色条代表BCSⅡ类中性物。 （对于本图例中颜色引用的解释，读者可参考本文的网络版本。）

每周都有实名的研发同行加入，第二群目前已超过1200人，本群欢迎遵守群规的同行加入。加群同行请修改群名片单位+姓名，非诚勿扰。

欢迎各位同行向本公众号投稿。

微信订阅号可以置顶了！把本号置顶，想看就看，不用再向下拉了！

---

投稿请联系群主（邮箱：9111628@qq.com）或微信编辑（1642214@qq.com）。

请欲加入本群同行仔细阅读本群首页介绍了解本群加群要求和群规则。

查看以前的文章请关注本公众号之后查看历史消息。

——研如玉——

药研人的网上家园

QQ1群号：185255786已经满员停止加人

QQ2群号：555352622开始接受申请加入目前已经超过1200人

申请加群：单位+姓名+电话申请，否则一律拒绝